随机数函数越来越多地被应用在我们日常生活之中，例如游戏开发、加密与解密等领域。然而，有意思的是，随机数的生成并不是真正意义上的“随机”。

在计算机科学中，我们常常需要用到随机数，例如用于给一个数组随机赋值。但从计算机角度来看，随机数只是看起来像是随机的，实际上是通过程序生成的，程序如何生成随机数影响着结果的随机性，进而影响到应用场景的可靠性和安全性。

因此，如何使用随机数函数来实现真正的随机性，是当前计算机安全中一个重要的研究方向。

一、计算机中的随机数

计算机中的随机数是通过“伪随机数生成器”生成的。伪随机数是依赖于某个起始状态（种子）进行的，使用同一个种子生成的随机数序列是相同的。因此，在实际应用中，应该使用真正的随机数发生器，而不是伪随机数。

那么，如何获得真正的随机数呢？最常见的方式是使用硬件随机数生成器（HRNGs）。HRNGs是一种基于硬件的随机数发生器，使用类似于射线衰变或热噪声等物理性质来产生真正的随机数，因此具备真正的随机性。

二、如何提高伪随机数的随机性

如果不具备HRNGs，我们可以通过增加伪随机数生成器的复杂度来提高随机性。其中，最常见的方法是使用时间戳（timestamp）作为种子，这样可以使同一程序使用不同的种子生成独立的随机数序列，从而增加了随机性。

此外，使用多个伪随机数生成器通过复杂的组合等方式也可以增加随机性。例如，您可以将多个伪随机数生成器串联，将每个生成器的输出作为下一个生成器的种子，从而形成一个生成器链。

还有一种方法是将随机数的生成委托给外部系统。例如，您可以使用由物理事件（例如大气噪声）引起的随机性来生成随机数。然后将获取到的随机值经过处理作为生成随机数的种子。

三、随机性的应用场景

当我们实现了更好的伪随机数或使用HRNGs生成了真正的随机数后，随机性的应用场景就非常广泛了。下面是一些例子：

1.游戏中生成关卡地图或基于随机数的道具掉落

2.密码学中（例如生成密钥或使用随机字节作为加密/解密过程的一部分）

3.投票和博弈理论中使用随机数来保证公正性

4.模拟程序中使用随机数生成假数据等等。

四、注意事项

最后，需要注意的是，在使用随机数函数时，需要避免一些陷阱。

第一种陷阱是关于伪随机序列的长度，伪随机序列的长度会影响随机性，序列过短可能导致序列过早循环。因此，您应该使用尽可能长的伪随机数序列，从而使得很大的随机值得以产生。

第二个陷阱是关于随机数生成的用途。如果您的应该场景需要的是预测性随机数（例如，需要生成指定范围内的随机数），则应该尽可能使生成的随机数更加随机，以避免预测和取值偏差等问题。

最后，总是保持警惕，在实际应用中适当地使用随机数，选择符合场景的随机数生成方法。